論文の概要: An Empirical Study and Analysis of Learning Generalizable Manipulation Skill in the SAPIEN Simulator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14646v1
• Date: Wed, 31 Aug 2022 05:45:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-01 13:08:48.149357
• Title: An Empirical Study and Analysis of Learning Generalizable Manipulation Skill in the SAPIEN Simulator
• Title（参考訳）: SAPIENシミュレータにおける汎用マニピュレーションスキルの学習に関する実証的研究
• Authors: Kun Liu, Huiyuan Fu, Zheng Zhang, Huanpu Yin
• Abstract要約: 本稿では,SAPIEN ManiSkill Challenge 2021のノーインタラクショントラックについて概説する。 このアプローチは、主に2つのステップからなるエンドツーエンドのパイプラインに従っています。 我々は,ロボットシミュレータの動作スコアを,広帯域のトランスフォーマーネットワークを介して予測するために,これらの特徴を取り入れた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.677245428522834
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper provides a brief overview of our submission to the no interaction track of SAPIEN ManiSkill Challenge 2021. Our approach follows an end-to-end pipeline which mainly consists of two steps: we first extract the point cloud features of multiple objects; then we adopt these features to predict the action score of the robot simulators through a deep and wide transformer-based network. More specially, %to give guidance for future work, to open up avenues for exploitation of learning manipulation skill, we present an empirical study that includes a bag of tricks and abortive attempts. Finally, our method achieves a promising ranking on the leaderboard. All code of our solution is available at https://github.com/liu666666/bigfish\_codes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,sapien maniskill challenge 2021のno interaction trackへの提案の概要について述べる。 まず、複数のオブジェクトのポイントクラウド機能を抽出する。次に、これらの機能を採用して、深く広いトランスフォーマーベースのネットワークを介してロボットシミュレータの動作スコアを予測します。 さらに, 今後の作業への指導として, 学習操作スキルの活用への道を開くために, 技の袋や中途半端な試みを含む経験的研究を行った。 最後に,提案手法はリーダボード上で有望なランキングを得る。 私たちのソリューションのすべてのコードは、https://github.com/liu6666/bigfish\_codesで利用可能です。

関連論文リスト

• Learning Manipulation by Predicting Interaction [85.57297574510507]
  本稿では,インタラクションを予測して操作を学習する一般的な事前学習パイプラインを提案する。 実験の結果,MPIは従来のロボットプラットフォームと比較して10%から64%向上していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-01T13:28:31Z)
• A Survey on Deep Active Learning: Recent Advances and New Frontiers [27.07154361976248]
  この研究は、ディープラーニングに基づくアクティブラーニング(DAL)の難しさを克服する上で、研究者にとって有用かつ迅速なガイドとなることを目的としている。 この手法は適用可能性の広さから人気が高まりつつあるが、特にディープラーニングに基づくアクティブラーニング(DAL)に関する調査論文は乏しいままである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-01T05:54:33Z)
• DITTO: Demonstration Imitation by Trajectory Transformation [31.930923345163087]
  そこで本研究では,RGB-Dビデオ録画による実演映像のワンショット模倣の問題に対処する。 本稿では,2段階のプロセスを提案する。第1段階では実演軌道をオフラインに抽出し,操作対象のセグメンテーションと,容器などの二次物体に対する相対運動を決定する。 オンライン軌道生成段階では、まず全ての物体を再検出し、次にデモ軌道を現在のシーンにワープし、ロボット上で実行します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-22T13:46:51Z)
• Learning Neuro-Symbolic Skills for Bilevel Planning [63.388694268198655]
  意思決定は、連続したオブジェクト中心の状態、継続的なアクション、長い地平線、まばらなフィードバックを持つロボット環境では難しい。 タスク・アンド・モーション・プランニング(TAMP)のような階層的なアプローチは、意思決定を2つ以上の抽象レベルに分解することでこれらの課題に対処する。 我々の主な貢献は、オペレーターとサンプルラーを組み合わせたパラメータ化警察の学習方法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-21T19:01:19Z)
• Silver-Bullet-3D at ManiSkill 2021: Learning-from-Demonstrations and Heuristic Rule-based Methods for Object Manipulation [118.27432851053335]
  本稿では,SAPIEN ManiSkill Challenge 2021: No Interaction Trackにおいて,以下の2つのトラックを対象としたシステムの概要と比較分析を行った。 No Interactionは、事前に収集された実証軌道からの学習ポリシーのターゲットを追跡する。 このトラックでは,タスクを一連のサブタスクに分解することで,高品質なオブジェクト操作をトリガするHuristic Rule-based Method (HRM) を設計する。 各サブタスクに対して、ロボットアームに適用可能なアクションを予測するために、単純なルールベースの制御戦略が採用されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-13T16:20:42Z)
• An Open-Source Multi-Goal Reinforcement Learning Environment for Robotic Manipulation with Pybullet [38.8947981067233]
  この作業は、商用のMujocoエンジンをベースとしたOpenAI Gymマルチゴールロボット操作環境を、オープンソースのPybulletエンジンに再実装する。 ユーザーは、ジョイントコントロールモード、画像観察、ゴールにカスタマイズ可能なカメラと内蔵のカメラでアクセスできる新しいAPIをユーザーに提供します。 また,多段階・多ゴール・長水平・スパース報酬のロボット操作タスクのセットを設計し,これらの課題に対する新たな目標条件強化学習アルゴリズムの創出を目指す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-12T21:58:57Z)
• COG: Connecting New Skills to Past Experience with Offline Reinforcement Learning [78.13740204156858]
  我々は、動的プログラミングによって新しいスキルを拡張するために、事前データを再利用できることを示します。 我々は、新しいタスクを解決するために、以前のデータセットに見られるいくつかの動作をチェーンすることで、アプローチの有効性を実証する。 我々は、高次元画像観察を低レベルのロボット制御コマンドにマッピングし、エンドツーエンドでポリシーを訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-27T17:57:29Z)
• Visual Imitation Made Easy [102.36509665008732]
  本稿では,ロボットへのデータ転送を容易にしながら,データ収集プロセスを単純化する,模倣のための代替インターフェースを提案する。 我々は、データ収集装置やロボットのエンドエフェクターとして、市販のリーチ・グラブラー補助具を使用する。 我々は,非包括的プッシュと包括的積み重ねという2つの課題について実験的に評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-11T17:58:50Z)
• Self-supervised Knowledge Distillation for Few-shot Learning [123.10294801296926]
  少数のサンプルだけで秩序分布から素早く学習できるため、ショットラーニングは有望な学習パラダイムである。 数ショットの学習タスクにおいて,深層ニューラルネットワークの表現能力を向上させるための簡単な手法を提案する。 実験により、第一段階においても、自己超越は現在の最先端手法より優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-17T11:27:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。